FP-tree(Frequency Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었고, 따라서 다른 기법에 기반하는 알고리즘보다 성능이 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나, FP-tree 알고리즘은 기본적으로 DB에 저장된 거래 내용 중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템 환경에서 FP-tree 알고리즘을 구현하여 소요 메모리와 실행시간 등 두 가지 성능 관점에서 해시 트리 및 직접 해시 테이블을 사용하는 DHP(Direct Hashing and Pruning) 알고리즘과 비교한다. 그 결과로서 알려진 바와는 크게 다르게 시스템 메모리가 충분한 상황에서도 대형 편의점 수준의 규모에 적용 가능한 거래 건수 100K, 전체 항목 개수 $1K{\sim}7K$, 평균 거래 길이 $5{\sim}10$, 평균 빈발 항목 집합 크기 $2{\sim}12$인 데이타에 대해서 FP-tree 알고리즘이 DHP 알고리즘보다 열등한 경우가 존재함을 보인다.

센서 네트워크에서 센서 노드들은 소형 배터리로 동작하면서 환경에 대한 정보를 수집하는 기능을 가지고 있다. 최근 관련 하드웨어 기준이 발전하고 있지만, 여전히 에너지와 관련된 제약조건이 주요한 고려사항이 되고 있다. 즉 일반적으로 센서 노드의 전원은 교환이나 충전이 곤란한 경우를 가정하고 있으며, 따라서 이러한 상황을 기본 가정으로 하여 응용을 개발하여야 한다. 에너지 소모는 메시지의 전송에 큰 영향을 받게 되므로, 질의처리를 위한 메시지의 수를 줄일 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이를 위해서 일반적으로 다른 센서들과 협력하여 관련된 정보를 미리 유지하도록 하여 불필요한 전파를 막게 하는 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 센서 노드들간의 부모-자식 관계를 이용하여 메시지의 수를 줄일 수 있는 조를 제안하였다. 즉 부모노드들은 자신의 자식노드들에 대한 위치 정보 및 각 자식들의 자손들을 모두 포함하는 영역정보(MBA)를 유지하도록 한다. 이는 각 노드가 유지해야 할 정보의 양을 줄이면서도 분산 방식으로 정보가 관리될 수 있게 된다. 또한 유지하는 정보의 정확성을 높임으로써 불필요한 메시지의 수를 크게 줄일 수 있게 된다. 마지막으로 다양한 실험을 거쳐 제안한 구조의 이러한 장점을 보여주었다.

시간지원 데이타베이스 시스템에서의 시간 집계 연산은 일반적인 집계 연산의 확장으로써, 집계의 범위 조건에 '시간'을 포함한다. 시간 집계 연산은 이력 데이타 웨어하우스, 전화 기록 관리(CDR) 등에 유용하다. 본 논문에서는 질의 조건에 여러 개의 선택 프레디키트들을 포함하는 시간 집계 연산을 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 ITA-tree를 제안하고, 이를 이용한 시간 집계 처리 기법을 제안한다. ITA-tree에서는 레코드의 시간 구간을 T-value라는 하나의 값으로 변환한 후, $B^+$-tree와 비슷하게 이 값을 이용하여 색인을 생성한다. 또한, 많은 레코드가 동일한 T-value 값을 가지게 되는 핫-스팟 문제를 위해 개선된 ITA-tree인 eITA-tree를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 기법들의 성능을 분석과 실험을 통해 비교한다.

W3C에서 OWL을 웹 온톨로지 기술을 위한 표준으로 채택함으로써 OWL 웹 온톨로지를 효과적으로 저장할 수 있는 저장 모델에 대한 필요성이 제기되었다. 지금까지 Jena, Sesame, DLDB 등과 같은 관계형 모델 기반의 저장 시스템이 개발되었나 여전히 여러 가지 문제점을 지니며, 특히 비효율적인 질의 처리 성능을 제공한다. 질의 처리 성능이 저하되는 구조적인 문제점을 하면 다음과 같다. Jena의 경우, 정규화가 이루어지지 않은 매우 단순한 구조를 지니며 단일 테이블에 대부분의 정보를 저장한다. 이는 단순 검색은 물론 조인 연산이 요구되는 질의 처리시 불필요한 정보까지 비교함으로써 성능을 급격하게 저하시킨다. Sesame와 같은 저장소는 지나치게 정규화 된 구조를 지니기 때문에 질의 처리시 많은 조인 연산이 요구된다. 심지어 단순한 특정 클래스를 검색할 경우에도 많은 조인 연산이 요구된다. 이 논문에서는 이러한 기존 저장모델의 비정규화 혹은 지나친 정규화로 인해 발생하는 질의 처리 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 저장 모델을 제안한다. 이를 위해 OWL 요소와 질의 패턴과의 관계를 분석하고 기존 저장 모델의 구조적인 문제점을 분석한다. 이러한 분석 결과를 통해 정의된 제안 모델은 적정 수준의 정규화 된 구조를 지니며 조인 연산이나 불필요한 정보에 대한 비교를 최소할 수 있는 구조를 제공한다. 질의 처리 성능 실험을 위해 LUBM 데이타 셋을 이용하며, 검색 대상 및 대상의 계층 관계를 고려한 질의 유형을 정의한다. 추가적으로, 제안된 저장모델의 데이타 손실 여부를 확인하기 위해 질의 결과의 정확성 및 완전성에 대해 실험하고 그 결과를 기술한다. 비교 평가 결과에서, 제안 모델이 기존 저장 모델보다 나은 성능을 보였다.

최근 인터넷의 급속한 발달로 인해 웹 상의 정보 양이 엄청나게 증가하고 있다. 하지만 현재 웹 상의 정보들은 사람이 읽고 해석하기에만 편리하게 설계되어 원하는 정보에 대한 정확한 검색이 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 시맨틱 웹이 제안되었으며, 이를 구축하기 위해서는 데이타에 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. 대표적인 은톨로지 언어는 RDF, RDF-S, OWL 등이 있다. 이러한 언어들 중 OWL은 W3C에서 권고안으로 채택한 언어로써 다른 온톨로지 언어에 비해 풍부한 표현력과 형식적인 의미론을 지닌다. 또한 OWL 데이타는 클래스/프로퍼티들 간의 계층 구조 정보를 포함한다. 따라서, 시맨틱 웹 상에서 데이타의 효율적인 검색을 위해서는 계층적 구조를 고려한 효율적인 OWL 저장 모델이 필요하다. 이 논문에서는 OWL 데이타의 클래스/프로퍼티들 간 계층 정보를 XPath 형태로 포함하며, 직관적이고 효율적인 질의 처리가 가능한 저장 모델(XPOS Model) 및 시스템을 제안한다. 또한, 제안 모델, Sesame, XML 저장소 기반 저장 시스템을 질의 처리 측면에서 성능에 대한 비교 평가 결과를 보인다.

무선 방송 환경은 모바일 클라이언트 수에 상관없이 다수의 클라이언트에게 데이타를 보낼 수 있다는 특징이 있다. 이와 같은 특징으로 무선 방송은 많은 분야에 적응되고 있는데 이러한 응용분야에서는 대부분이 읽기 작업을 수행하며 데이타를 일관성 있게 관리하기 위하여 트랜잭션 단위의 동시성 제어기법을 사용하고 있다. 기존 멀티 무선 방송 채널에서의 데이타 할당 방법으로 구성된 데이타 채널들에서는 단일채널에서 사용하는 동시성 제어 기법으로 트랜잭션의 일관성을 보장해 주기 어렵다. 이는 각 데이타 채널의 브로드캐스트 주기가 서로 다르기 때문에 특정 채널에서 데이타를 수신한 후, 다음 채널로 이동하였을 때 트랜잭션이 접근하는 데이타의 일관성이 깨질 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 멀티 무선 방송채널에서의 읽기 트랜잭션을 위한 동시성 제어 기법을 제안하였다. 이 논문에서는 기본적으로 인덱스 전용 채널과 데이타 전용채널 구조를 이용한다. 또한 LBCPC(Longest Broadcast Cycle Per Channel)라는 새로운 일관성의 단위를 제시한다. 데이타 전용채널에서는 이 LBCPC만큼 같은 BCPC(Broadcast Cycle Per Channel)내의 데이타를 반복하여 방송한다. 또한 LBCPC마다 전체 데이타에 대한 제어 정보를 이용하여 자체적으로 트랜잭션의 검증을 실시한다. 이로 인해 트랜잭션의 일관성이 유지될 뿐만 아니라 단일채널의 긴 브로드캐스트 주기보다 짧은 LBCPC로 인하여 재실행을 위한 대기 시간을 줄여줌으로써 평균 응답 시간을 줄여줄 수 있다. 또한 단일 채널에 비해 제어 정보를 자주 방송함으로써 읽기 전용 트랜잭션이 접근하는 데이타에 대한 최신성을 보장한다. 마지막으로 실험을 통해 단일 채널과의 트랜잭션의 평균 응답 시간이 현저히 감소함을 보임으로써 제안하는 다중 채널에서의 동시성 제어 기법의 성능을 검증한다.

무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.

멀티미디어 CE 기기(Multimedia Consumer Electronics Device)란 MP3 플레이어, PMP(Personal Media Player), 디지털 카메라 등과 같이 멀티미디어 데이타를 저장, 재생, 생성하는데 사용되는 기기를 말한다. 대부분의 멀티미디어 CE 기기는 기기에 저장된 멀티미디어를 검색하고, 그 결과를 브라우징하는 기능을 제공한다. 멀티미디어 CE 기기의 요구 사항 중의 하나는 사용자가 멀티미디어의 검색 결과를 브라우징하는 도중 기기의 전원이 꺼지더라도, 전원이 켜지면 원래의 브라우징 화면이 그대로 복구되어야 한다는 것이다. 기존의 방법은 이를 위해, (1) 검색 질의를 재수행하고, (2) 커서를 원래 브라우징하던 검색 결과의 레코드 위치까지 다시 이동시키는 방법을 사용해왔다. 그러나 이 방법은 검색 결과의 레코드 수가 많아질수록 많은 시간이 걸릴 수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어의 검색 결과를 브라우징하는 도중, 기기의 전원이 꺼졌다 켜지더라도 원래의 브라우징 화면을 즉각적으로 복구할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 검색 질의에 대한 질의 수행 계획의 일부 정보를 저장함으로써, 원래의 브라우징 화면을 즉각적으로 복구할 수 있도록 해준다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법은 검색 결과의 개수나 커서의 위치에 관계 없이 항상 일정한 성능을 제공함을 보인다.